[发明专利]一种产品分拣方法、产品分拣系统和智能分拣机器人

权利要求书

1.一种基于图像的产品分拣方法，其特征在于，包括：

获取产品在产品线上的图像；

从所述图像上分别识别出面像素区域和区域特征信息；

根据所述区域特征信息从预设特征模板库中搜索出与所述面像素区域匹配的唯一特征模板；

根据所述唯一特征模板在所述图像上定位与所述区域特征信息对应的关键位姿信息；

根据所述关键位姿信息从所述产品线上分拣出所述产品；

所述区域特征信息包括掩码信息、定位窗口、纹理特征符和编码特征符；从所述图像上分别识别出面像素区域和区域特征信息，具体包括：

分别获取预先训练的第一深度学习模型、预先训练的第二深度学习模型和预先训练的第三深度学习模型；

根据所述第一深度学习模型在所述图像上分别提取所述面像素区域、所述掩码信息和所述定位窗口，所述掩码信息和所述定位窗口用以在所述图像上定位所述面像素区域；

根据所述第二深度学习模型在所述图像上提取编码像素区域；

根据所述第三深度学习模型在所述面像素区域提取所述纹理特征符；

根据所述第三深度学习模型在所述编码像素区域提取所述编码特征符；

在图像上，编码像素区域分布在面像素区域内，区域特征信息还包括用以标识编码像素区域的编码特征符，编码像素区域是包括与条形码或/和二维码对应的所有像素点的区域，编码特征符包括所有条形码像素点的个数或/和所有二维码像素点的个数。

2.根据权利要求1所述基于图像的产品分拣方法，其特征在于，所述第三深度学习模型包括图像对比度增强子模型和条码解码子模型；根据所述第三深度学习模型在所述编码像素区域提取所述编码特征符，具体包括：

根据所述对比度增强子模型对所述编码像素区域进行增强处理，得到编码增强区域；

根据所述条码解码子模型对所述编码增强区域进行解码处理，得到所述编码特征符。

3.根据权利要求1或2所述基于图像的产品分拣方法，其特征在于，根据所述区域特征信息从预设特征模板库中搜索出与所述面像素区域匹配的唯一特征模板，具体包括：

从所述预设特征模板库中搜索出与所述纹理特征符和所述编码特征符匹配的候选特征模板集；

从所述候选特征模板集中搜索出与所述面像素区域匹配的所述唯一特征模板。

4.根据权利要求1-2任一项所述基于图像的产品分拣方法，其特征在于，所述关键位姿信息包括中心点三维坐标和与所述中心点三维坐标关联的旋转角度；根据所述唯一特征模板在所述图像上定位与所述区域特征信息对应的关键位姿信息，具体包括：

从所述区域特征信息中提取掩码信息和定位窗口；

根据所述掩码信息和所述定位窗口在所述图像上定位所述面像素区域；

根据所述唯一特征模板在所述面像素区域定位中心点三维坐标；

根据所述中心点三维坐标求解所述旋转角度。

5.根据权利要求1-2任一项所述基于图像的产品分拣方法，其特征在于，根据所述关键位姿信息从所述产品线上分拣出所述产品，具体包括：

获取预设齐次变换矩阵；

从所述关键位姿信息中分别提取中心点三维坐标和旋转角度；

根据所述预设齐次变换矩阵对所述中心点三维坐标进行坐标变换，得到分拣设备坐标系下的坐标；

根据所述分拣设备坐标系下的坐标驱动所述分拣设备坐标系下的分拣设备抓取所述产品，使所述产品被所述分拣设备从所述产品线上抓起；

根据所述旋转角度驱动抓住所述产品的所述分拣设备发生转动，使所述产品被所述分拣设备转动所述旋转角度。